UNIVERZITA PARDUBICE DOPLŇUJÍCÍ PEDAGOGICKÉ STUDIUM NETHOLISMUS NA DRUHÉM STUPNI ZŠ V ZÁVĚREČNÁ PRÁCE 2015 ING. PETR KADLEC, DIS.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "UNIVERZITA PARDUBICE DOPLŇUJÍCÍ PEDAGOGICKÉ STUDIUM NETHOLISMUS NA DRUHÉM STUPNI ZŠ V ZÁVĚREČNÁ PRÁCE 2015 ING. PETR KADLEC, DIS."

Transkript

1 UNIVERZITA PARDUBICE DOPLŇUJÍCÍ PEDAGOGICKÉ STUDIUM NETHOLISMUS NA DRUHÉM STUPNI ZŠ V REGIONU ORLICKOÚSTECKA ZÁVĚREČNÁ PRÁCE 2015 ING. PETR KADLEC, DIS.

2 Unverzita Pardubice Doplňující pedagogické studium Netholismus na druhém stupni ZŠ v regionu orlickoústecka Petr Kadlec Závěrečná práce 2015

3 PROHLAŠUJI: Tuto práci jsem vypracoval samostatně. Veškeré literární prameny a informace, které jsem v práci využil, jsou uvedeny v seznamu použité literatury. Byl jsem seznámen s tím, že se na moji práci vztahují práva a povinnosti vyplývající ze zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon, zejména se skutečností, že Univerzita Pardubice má právo na uzavření licenční smlouvy o užití této práce jako školního díla podle 60 odst. 1 autorského zákona, a s tím, že pokud dojde k užití této práce mnou nebo bude poskytnuta licence o užití jinému subjektu, je Univerzita Pardubice oprávněna ode mne požadovat přiměřený příspěvek na úhradu nákladů, které na vytvoření díla vynaložila, a to podle okolností až do jejich skutečné výše. Souhlasím s prezenčním zpřístupněním své práce v Univerzitní knihovně. V Pardubicích dne Ing. Petr Kadlec, DiS.

4 ABSTRAKT Práce zkoumá fenomén netholismu (chorobná závislost na internetu) na druhém stupni základních škol. Situaci chlapců v porovnání s dívkami, dětmi z měst v porovnání z dětmi na vesnicích, mladších dětí v porovnání se staršími. Dále se zabývá pravidly ohledně počítače v domácnostech, kde děti žijí, a nakonec otázkou, jak si přejí mladí lidé trávit čas. KLÍČOVÁ SLOVA netholismus, závislost, počítač, nová media, rodiče, volný čas, dospívající. ABSTRACT TITLE Internet addiction on secondary school in Orlicko-ústecký region. ANNOTATION This survey focuses on internet addiction on secondary schools and how it differes according to sex, age and location of teenagers. Secondary also on rules PC and internet use at homes of the children and about youths preferences about leasure time. KEYWORDS Internet addiction, PC, new media, parents, leasure time, youths.

5 Obsah Úvod Vymezení pojmů Nová média Netholismus Rodič, děti a pravidla Metodologie výzkumu Cíle výzkumu Cílová skupina Hypotézy Realizace výzkumu Popis metody sběru a zpracování dat Vyhodnocení Charakteristika souboru respondentů Vyhodnocení hypotéz Interpretace a komentář k výsledkům Komentáře k hypotézám Statistické zajímavosti Závěr Literatura...40

6 ÚVOD Internet se stal nedílnou součástí našich životů. I v naší zemi si už většina lidí svůj život bez internetu ani nedokáže představit a to i v případě, že sami k němu kladný vztah nemají. Co ale dělat, když všichni ostatní jsou připojení a bez internetu se člověk stává téměř izolovaný a neinformovaný. Jak s tím vším zápasí nová generace dětí na základních školách a jak na to reagují jejich rodiče? Jednou z nejčastějších otázek, se kterými se jako pedagog setkávám ze strany rodičů, je, kolik hodin u PC je pro dítě zdravé trávit. Za touto otázkou se skrývá boj se svými dětmi o čas za obrazovkou. Děti chtějí u počítačů trávit více času než se jejich rodičům zdá dobré. Je to velmi rozšířený fenomén, který se už zdaleka netýká jen času za PC doma v pokojíčku. Žáci vytahují pravidelně tablety se zazvoněním a hrají nebo chatují celou přestávku a někdy i pod lavicí v hodině. Když se zeptám mladých lidí, kdy jsou připojení, často mi odpoví "pořád". Takové závislosti se říká netholismus. Nedávno jsem měl zkušenost s jedním SŠ studentem, který během skypování najednou přestal mluvit do mikrofonu a začal jen odpovídat psaním. "Proč nemluvíš?" zeptal jsem se. "Tady někdo pode mnou spí." Chvilku jsem si představoval, jak je to možné. Pak mi upřesnil, že je s notebookem na dvoupatrové posteli a pod nim spí mladší sestra. Rodiče si samozřejmě mysleli, že on už spí také. Netholismus nebo netolismus je chorobná závislost na internetu ve všech formách, tzn. hraní počítačových her, chatování, sledování ů, běžné surfování apod. Jako lektor primární prevence na II. stupni ZŠ v našem orlickoústeckém regionu (okres Svitavy a Ústí nad Orlicí) přednáším dvouhodinové programy Skrytá nebezpečí internetu a Život v mediální džungli, kde se mimo jiné s žáky bavíme o počtu hodin strávených u počítače a také o tom, jak rodiče své děti v této oblasti vedou. Mám také zkušenost s rodiči na setkáních, které organizují školy většinou v rámci třídních schůzek. Z těchto setkání se mi v hlavě začal vytvářet obraz dětí přikovaných dnem i nocí u počítače, se kterými si rodiče neví rady, nebo také rodičů, kteří vůbec netuší (nebo jim to je jedno), co děti za PC dělají. Vzhledem k tomu, že jezdím v okresech Ústí nad Orlicí a Svitavy na desítky škol, řekl jsem si že by bylo dobré empiricky pomocí dotazníků, které rozdám vždy na začátku přednášky, zjistit, jak se situace má. 5

7 Výsledky výzkumu pak budu moc opět použít jako argument v přednáškách pro žáky i rodiče a budou zaslány metodikům primární prevence do škol, se kterými spolupracuji. 1. VYMEZENÍ POJMŮ Pojem slouží jako označení pro média digitální oproti starým analogovým, jako jsou televize, rozhlas nebo tisk. Tato "stará" média se někdy označují také jako masová - mají oslovit širokou populaci najednou, kdežto nová média jsou individuální a interaktivní - každý si může obsah nejenom vybrat, ale i vytvořit NOVÁ MÉDIA Mediální teoretik Martin Lister ve své práci New Media: A Critical Introduction (2003) definuje šest aspektů nových medií: 1) Digitalní: oproti starým analogovým jsou odtržené od papíru, existují v digitálním éteru jako nula-jedničkové informace. 2) Interaktivní: uživatel může v reálném čase ovlivňovat obsah a oproti starým médiím se každý uživatel stává zároveň tvůrcem. 3) Hypertextuální: Obsah si muže člověk vybírat hypertextovými odkazy podle vlastních myšlenkových asociací. 4) Propojená a rozptýlená (networked): centra tvorby nových médií jsou více rozptýlená oproti masovým. Interpretace obsahu je volnější. Centrální autorita je potlačena. 5) Virtuální: virtuální realita jako prostor vzniklý mezi digitálními sítěmi; digitální řecká "agora" mající virtuální místa a identity oproti těm reálným ze starých medií. 6) Simulovaná: probíhá v ní simulace různých světů, ať už světů u počítačových her nebo třeba názorových světů diskuzních fór. Tyto reality simulují skutečné, i když jsou virtuální. Mezi nová média z hlediska hardware řadíme všechna zařízení, která jsou schopna přístupu na internet. Nejčastěji PC, tablet nebo "chytrý" mobilní telefon. Dnes sice stále existují zařízení, která na internet přístup nemají, ale jsou v menšině. Poslední dva jmenované jsou v podstatě malé PC, proto vzniká časté zmatení pojmů, protože v momentě, kdy se řekne "počítač", každý si představí klasický stolní počítač, ale to už dnes neplatí. 6

8 Náš výzkum míří právě na užívání nových medií, nicméně termín "nová média" v dotaznících nepoužívám a pro jasnost používám hardwarové vyjádření nových medií "PC, tablet nebo mobil" NETHOLISMUS Termínem netolismus označujeme závislost (závislostní chování) na tzv. virtuálních drogách. Mezi ně patří zejména počítačové hry, sociální sítě, internetové služby (různé formy chatu), populární (virální) videa atd. ( projekt Seznam se bezpečně). Mezi druhy Netholismu patří: 1) Závislost na virtuální sexualitě. Kompulzivní používání webových stránek pornografického zaměření. 2) Závislost na virtuálních vztazích. Nadměrné věnování se virtuálním vztahům (online seznamky, sociální sítě). 3) Internetové kompulze. Např. hraní online her, internetové nakupování, internetové sázení, virální videa atd. 4) Přetížení informacemi. Např. nadměrné surfování nebo nadměrné hledání v databázích. 5) Závislost na počítači. Nadměrné využívání počítače - zejména nadměrné hraní her. Existuje nějaký ustálený termín pro problematiku netholismu? Článek Excessive Internet Use among European Children (Šmahel et al., 2012) v prámci projektu eukidsonline.net přiznává, že pojmenování problému není ještě ustáleno a každý výzkumník nazývá problematiku jinak, např. internetová závislost, patologické užívání internetu, problémové používání internetu nebo nutkavé používání internetu. Autoři navrhují název "nestřídmé (nadměrné) užívání internetu" (Excessive internet use). Šmahel et al. (2009) uvádí, že soudobé výzkumy se zaměřují na tři nejvíce problematické druhy 1) Virtuální sexualita a pornografie 2) Závislost na virtuálních vztazích a 3) Závislost zejména na online počitačových hrách MMORPG (Masivní Multi Online Role Playing Games. Online virtuální světy na hrdiny s tisíci uživateli). Odborníci Beard a Wolf (2001) ve svém článku Modification in the Proposed Diagnostic Criteria for Internet Addiction stanovili příznaky příznaky netholismu takto: Aby se jednalo o netholismus, všechny následující příznaky musí být přitomné: 7

9 1) Pře-zaměstnanost internetem, dokonce i v čase, kdy na něm člověk není (myšlenková vázanost). 2) Navyšuje čas trávený na internetu, aby dosáhl uspokojení. 3) Neúspěšné pokusy omezit svůj čas na internetu. 4) Podrážděnost a těkavost v době, kdy chce omezit svůj čas na internetu. 5) Zůstává online déle, než si plánoval. Alespoň jeden ze tří musí být přítomný: 1) Ztratil nebo riskoval významný vztah, práci, nebo kariérní růst kvůli internetu. 2) Lhal rodině, psychologovi nebo jiným, aby zakryl rozsah svých aktivit na internetu. 3) Užívá internet, aby unikl problémům nebo nepříjemným psychickým stavům (depresím, studu, úzkosti atd.). Zajímavé je, že se tento test vyvinul z jiného testu, který původně měl rozeznávat závislost na hazardu (gamblerství), jen se slovo "gambling" zaměnilo za užívání internetu. Podobnost těchto dvou závislostí je ta, že se jedná o závislost psychického druhu, tj. není přítomna nějaké externí látka jako např. kokain. Tyto příznaky nám poskytují dobrý obraz o tom, jak netholismus v praxi vypadá. První část testu se týká především času tráveném na internetu a to bude i předmět našeho zájmu ve výzkumu. Otázkou mnoha rodičů je: "Kolik hodin denně je už příliš?" Dr. Kimberly Young z The Center for Internet Addiction zabývající se problematikou již od roku 1995, tvrdí že problém není počet hodin, ale negativní vliv užívání internetu na lidský život (což mi i osobně potvrdila). Podobně jako jídlo, nová média nelze z života odříznout, ale podobně jako s jídlem je možné se je naučit používat střídmě. Kolik hodin je ale střídmě? David Šmahel v knize Psychologie a Internet (2003, s. 141), poukazuje, že názory na krajní počet hodin týdně se v různých studiích liší o 5-25h týdně a neshodují se ani v tom, co znamená "normální používání internetu". Například Americká asociace pediatrů doporučuje 1-2h denně (7-14h týdně) pro děti starší 2 roky. Nedávný Evropský výzkum "Research on Internet Addictive Behaviours among European Adolescents" (TSITSIKA et al., 2012), který čítal respondentů starých let zjistil, 8

10 že v případě užívání sociálních sítí je více jak 2 hodiny denně (14 hodin týdně) nebo hraní počítačových her 2,6 hodin denně (18h týdně) spojeno s nebezpečím ztráty kontroly nad užíváním internetu a chováním vedoucímu k izolaci, zanedbávání školy, vztahů, koníčků, odpočinku nebo zdraví. Závislostní chování na internetu řeší v současné době i východní země, Jižní Korea a Čína. Ta dokonce vydala zákon, který zakazuje lidem hrát PC hry více jak 3 hodiny denně, jak uvádí skupina výzkumníků z ČR, Švédska a Čile (Šmahel et al., 2009). V uvedené studii se uvádí, že dva převládající symptomy ukazující na závislost na internetu, jsou změna nálady a konflikt. Studie zahrnovala i věk, na který míří náš výzkum, let. Z výsledků vyplynulo, že 8% dětí v ČR vykazovalo všechny příznaky internetové závislosti a 15% dalších bylo touto závislostí ohroženo. Tato věková skupina na tom byla nejhůře v porovnání se všemi ostatními. Už od počátku výzkumů se očekával rozdíl v užívání mezi hochy a dívkami. Rozdíly mezi pohlavími v činnostech, které na internetu žáci dělají potvrdila E. F. Gross (2004) ve svém výzkumu mezi kalifornskými 271 žáky 7. až 10. tříd. V metodice výzkumu uvádí, že již z výše proběhlých studií vychází, že chlapci se na internetu více věnují četbě a hrám, zatímco dívky sociálním aktivitám, zvláště dopisování si s ostatními vrstevníky. Ve stejném výzkumu došla k závěru, že co se týká času tráveného na internetu, nebyly zjištěny statisticky významné rozdíly mezi vzorkem kluků a dívek RODIČ, DĚTI A PRAVIDLA Druhá část výše uvedeného testu Bearda a Wolfa se týká asociálního chování. Z této části náš výzkum odráží v náznaku problematiku bodu 1): ztráta nebo narušení významného vztahu. V našem případě konkrétně mezi dítětem a rodičem ve sporu ohledně času tráveného u internetu. Podle celoevropského výzkumu Šmahel et al. (2012), který zahrnoval respondentů ve věku let má 3% dětí konflikt s rodiči ohledně svého času na internetu velmi často, 9% docela často, 22% občas a 66% konflikt neměla. Používání internetu je menší či větší problém ve třetině evropských domácnostech a rodiče si s tím často nevědí rady. Problém dnešních rodičů je, že se většina z nich narodila ve zcela odlišné době, než jejich děti. Zatímco děti žijí novými medii, rodiče vyrůstali na starých. Děti žijí v digitálním věku, rodiče vyrůstali v analogovém věku. Musil (2008, s. 27.) uvádí pokles sledování sledovanosti televize v r (ze 138 na 108 minut denně) ve prospěch trávení času u PC. 9

11 Děti jsou digitální domorodci rodiče digitální imigranti. Pojem digitální domorodec zavedl roku 2001 Marc Prensky ve své seminární práci Digital Natives, Digital Immigrants. Digitální domorodci jsou dle něho lidé narozeni po roce Jak jsou na tom rodiče žáků 2. stupně, jsou digitální imigranti nebo domorodci? Podle údajů Českého statistického úřadu (z roku 2003) se většina před rokem Proto dnes většina rodičů dnešních školáků na druhém stupni jsou digitální imigranti, kteří světu svých dětí nerozumí. Již zmíněná Dr. Youngová na internetové stránce svého projektu ( doporučuje rodičům pozorovat znaky vážné závislosti: 1) Užívání internetu je ve sporu s normálními každodenními aktivitami dítěte: příprava do školy, chození k večeři nebo docházení na kroužky. 2) Nechodí spát ve stanovený čas a ráno vypadá vyčerpaný. 3) Chodí na internet tajně a lže o rozsahu užívání internetu. 4) Nedokáže udělat domácí úkol aniž by použil počítač pro rekreační účely např. hraní nebo sociální sítě. 5) Pokud mu zakážete počítač, rozzlobí se a stane se agresivní až násilnický. 6) Ztrácí radost z věcí, které mu dělávaly radost, jako jsou přátelé, sporty atd. V knize Bezpečnost dětí na internetu v kapitole Závislost na Internetu a hry autoři (ECKER- TOVÁ, DOČEKAL. 2013) doporučují rodičům tyto tipy ke zbavení se internetové závislosti, které jsem přeformuloval jako rady rodičům: 1) Změňte den vašeho dítěte, uberte online aktivity a přidejte offline aktivity. 2) Jasně určete, kolik hodin denně bude vaše dítě připojené k internetu, (ideálně 1-2h denně, více kap. Netholismus). 3) Online aktivity dítěte by měly být rozloženy na kratší časové úseky. 4) Dejte jasná pravidla, jak dlouho (od kdy do kdy) vaše dítě na internetu stráví nebo pořiďte softwarové omezení času i obsahu činností na internetu. 5) Najděte dítěti novou zábavu, nové přátele, nové věci k zaplnění času. 6) Měli byste vědět, co dítě na počítači dělá. Doporučené jsou diskuze nad online aktivitami a zájem o ně ze strany rodičů. 10

12 Proč děti propadají internetové závislosti? Pro jsou děti na virtuální pokušení více chytlavé než dospělí. Velmi výrazně může ovlivnit situaci aktuální životní situace, např. rozvod rodičů, nedostatek pozornosti, nedostatek seberealizace v reálném světě nebo nedostatek sebevědomí. Děti potom hledají unik z reality do virtuální reality. Odstranění těchto původních příčin se obvykle projeví i ústupem závislosti. Ve slovenské publikaci Děti v sieti z roku 2013 autoři uvádí jako primární příčiny vzniku netholismu: 1) nuda, 2) neúspěch v skutečném životě, problémy ve škole, 3) rodičovský vzor trávení volného času a řešení problémů, 4) nezájem rodičů, málo společně tráveného času, 5) konflikty v rodině, 6) chybí kamarádské vztahy, 7) nízké sebevědomí, 8) psychické problémy (deprese, sociální fóbie, úzkostné poruchy), 9) potřeba vybití frustrace a nahromaděného hněvu (násilí v rodině, šikanovaní). Sonia Livingstone and Ellen J. Helsper v článku "Parental mediation and children s Internet use" (LIVINGSTONE a HELSPER. 2008) uvádí tři možné vlivy rodičů na děti v této oblasti 1) pozitivní (dávání příkladu, diskuze) 2) negativní (nesouhlas, kritizování) 3) sociální (společná aktivita online). Výsledky výzkumu, kterého se zúčastnilo dětí z UK ve věku let a 900 rodičů, byly: a) rodiče upřednostňují sociální metody (domluva) nad technickými (např. monitorovací software) b) neprokázala se spojitost: čím větší kontrola, tím menší riziko pro dítě. Výjimkou bylo jen omezení v případě psaní si s cizími lidmi, c) neprokázala se spojitost mezi sociální metodou (pojďme online spolu) a menšími riziky online, d) neprokázala se spojitost mezi technickými softwarovými omezeními a riziky online, e) prokázal se vztah mezi negativní metodou omezování a restrikcí s menšími riziky online, ale za cenu nedostupnosti výhod internetu pro tyto děti. K podobným výsledkům došel i výše zmíněný výzkum Excessive internet use (ŠMAHEL et al., 2012). Vliv rodičů má podle výzkumu jen malý vliv na to, zda dítě bude mít problém s používáním internetu. Jediný pozitivní (ale malý, korelace 0.07) vztah se prokázal v metodě rodičovských restrikcí. Nicméně z další analýzy vyplývá, že aktivní a pozitivní přístup k dítěti a 11

13 diskutování nad jeho činnostmi má menší (korelace 0.02), ale přesto pozitivní vliv. Tento vliv se zvýší, zažije-li dítě něco, co ho rozruší (např. kyberšikana) a rodiče jsou nablízku, aby dítěti pomohli a záležitost prodiskutovali. To vyžaduje podle autorů otevřený a vřelý přístup rodičů. 2. METODOLOGIE VÝZKUMU V této kapitole je provedeno rámcové vymezení práce a popsány jednotlivé aspekty, které s tím souvisí CÍLE VÝZKUMU Cílem výzkumu bylo zjistit: 1) kolik hodin ze svého dne žáci II. stupně tráví u počítače, tabletu a mobilu. 2) jakou aktivitou na těchto zařízeních tráví čas, 3) zda mají doma pravidla ohledně času na PC tráveného, 4) jestli mají s rodiči ohledně času tráveného na PC konflikty, 5) jak si přejí trávit svůj volný čas, 6) zda jsou rozdíly v bodech 1,2 a 5 ve věkových kategoriích (11-15 let), 7) zda jsou rozdíly v bodech 1,2 a 5 mezi pohlavími (chlapci / dívky), 8) zda jsou rozdíly v bodech 1,2 a 5 podle místa bydliště (město / vesnice), 2.2. CÍLOVÁ SKUPINA Cílovou skupinou byli žáci II. stupně základních škol v regionu Podorlicka, tzn. okresy Svitavy a Ústí nad Orlicí HYPOTÉZY Z hlediska cíle výzkumu jsou definovány tyto hypotézy: Hypotéza 1: Chlapci tráví na PC, tabletu a mobilu statisticky významně více času než dívky. Hypotéza 2: Žáci ve městě tráví na PC, tabletu, mobilu statisticky významně více času než jejich vrstevníci na vesnici. 12

14 Hypotéza 3: Se vzrůstajícím věkem se statisticky významně mění čas strávený za PC, mobilem nebo tabletem. Hypotéza 4: Chlapci tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu hraním her statisticky významně více času než dívky. Hypotéza 5: Dívky tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu psaním si s lidmi statisticky významně více času než chlapci. Hypotéza 6: Žáci, jimž rodiče omezují čas na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než žáci, jimž rodiče čas nekontrolují. Hypotéza 7: Žáci, jimž rodiče omezují obsah činností na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než žáci, jimž rodiče obsah činností nekontrolují. Hypotéza 8: Žáci, kteří jsou s rodiči ve sporu ohledně času tráveného na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než záci, kteří ve sporu nejsou. Hypotéza 9: Žáci, jimž rodiče omezují čas, omezují obsah a nejsou s nimi ve sporu ohledně jejich užívání PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než v ostatních případech. Hypotéza 10: Chlapci si statisticky významně více než dívky přejí trávit svůj volný čas na PC, tabletu nebo mobilu REALIZACE VÝZKUMU Pro realizaci výzkumu bylo použito kvantitativní dotazníkové šetření, které proběhlo v únoru až květnu Při výzkumu byly dotazníky rozdávány přímo ve třídách k vyplnění. Návratnost dotazníků byla tak 100%. Vybralo se 930 dotazníků. Dotazníky byly vybírány na těchto základních školách: ZŠ Jiráskova v Lanškrouně, ZŠ Riegrova ve Svitavách, ZŠ Nádražní a ZŠ Habrmanova v České Třebové, ZŠ u Dvora v Letohradě, ZŠ Jiráskova ve Vysokém Mýtě, ZŠ Sloupnice, ZŠ Hradec nad Svitavou, ZŠ Králíky, ZŠ Bratří Čapků a ZŠ Komenského a gymnázium v Ústí nad Orlicí, a ZŠ U Školek v Litomyšli POPIS METODY SBĚRU A ZPRACOVÁNÍ DAT Byl vytvořen papírový dotazník: 13

15 Komentář k dotazníku Text dotazníku je záměrně netechnický, neformální a žákům blízký. Chtěl jsem tím obejít pocit výzkumník - zkoumaný, který je spojený i s etickými problémy chápáním dětí jako objektů zájmu, s větší uzavřeností a odporem k vyplňování dotazníků, jak uvádí Livingstone (2007, s. 21). 14

16 Otázky 1., 2. a 3. určují základní charakteristiku respondenta, která nám potom umožní sledovat rozdíly v jednotlivých kategoriích pohlaví, bydliště a věku. V otázce 3. ohledně bydliště byla přidána doplňující otevřená otázka, neboť žák muže mít pocit, že žije na vsi, ale přitom se jedná o část města (Např. Svitavy-Lánov, městská část Svitav). Otázka 4. byla zvolena po dnech, přestože nakonec byly hodiny sečteny a ve zpracování dotazníků se pracovalo s hodinami týdně. Pokud by žák měl napsat rovnou hodiny týdně, jeho odhad bude mnohem nepřesnější, než když si představí užívání media po dnech. Otázka 5. má mapovat nejčastější aktivity na médiu. Kategorie byly vytvořeny podle činnosti: hraní, psaní, sledování, čtení, jiné. Ve hře byla ještě možnost jmenovat přímo internetové služby. Např. místo koukání - Youtube, místo psaní si - Facebook atd. To by sebou přinášelo problém, protože např. sociálních sítí existuje velká řada (Twitter, Omegle, Lide.cz atd.) a vyjmenovat všechny by nebylo možné. Bod 6. se snaží citlivě položit osobní otázky na vztah s rodiči, jejichž vyplňování mohlo některé žáky znervózňovat nebo rozčilovat. Jak uvádí Livingstone (2007, s. 13.), tyto otázky sebou nesou určitou zátěž. Žák v pubertě nebude chtít napsat, že ho rodiče "omezují", zvlášť když by to mohl jeho spolužák vidět. Ten samý problém muže nastat u druhé otázky pod bodem 6: "Rodiče netuší, co na PC... dělám. Neomezují ani nekontrolují." V některých případech mohlo dojít k tomu, že žáka kontrolují (např. historie prohlížeče, poslechem přes dveře atd.), ale on o tom neví. Třetí otázka v bodu 6. "Přál bych si trávit více času u PC..., ale rodiče jsou proti." je co možná nejcitlivěji a zároveň konkrétně položená otázka na konflikt mezi nimi a rodiči ohledně času tráveného. Je to otázka v podstatě na jeden z indikátorů závislosti, kdy užívání media zasahuje blízké osobní vztahy uživatele. Poslední otázka 7. se zdánlivě týká volného času s množstvím variant výběru. Pro naše účely jde o to zjistit, jak velká část vzorku dotázaných skutečně chce svůj čas trávit na médiu. Pro vyhodnocení budeme potom uvažovat možnost a) proti všem ostatním možnostem. Data byla zpracována v tabulkovém kalkulátoru LibreOffice CALC a Microsoft Excel s použitím rozšiřujícího doplňku Analytické nástroje Analýza dat. 15

17 3. VYHODNOCENÍ 3.1. CHARAKTERISTIKA SOUBORU RESPONDENTŮ Pohlaví Pohlaví Četnost Relativní četnost Žena ,85% Muž ,28% Nevyplněn 36 3,87% o Tabulka 1: Charakteristika souboru respondentů podle pohlaví Četnost Histogram četnosti podle pohlaví Dívek Kluků Nevyplněno Graf 2: Histogram četnosti respondentů podle pohlaví Věk Věk Četnost Relativní četnost ,0% ,4% ,7% ,8% ,0% ,6% ,1% Nevyplněn 3 0,3% Celkem o ,0% Tabulka 2: Charakteristika souboru respondentů podle věku 16

18 Věk (histogram četnosti) Četnost Nevyplněno Graf 3: Charakteristika souboru respondentů podle věku Místo bydliště Bydliště Četnost Relativní Vesnice 342 četost 36,8% Město ,8% Nevyplně 13 1,4% Celkem no ,0% Tabulka 3: Charakteristika souboru respondentů podle místa bydliště Histogram četností podle místa bydliště Vesnice Město Nevyplněno Graf 4: Charakteristika souboru respondentů podle místa bydliště 17

19 Jak tráví čas na PC, mobilu nebo tabletu V kategorii "Jiné" respondenti psali "programování", "dělání úkolů", "tvorba videí" a "tvorba webu". Typ činnosti Četnost Relativní četnost Hraní her ,3% Psaní ,0% Videa ,0% Čtení 43 4,6% Jiné 32 3,4% Nevyplněno 24 2,6% Celkem ,0% Tabulka 4: Charakteristika souboru respondetů podle typu činnosti trávené na PC, mobilu nebo tabletu. Nejvíce času u PC tráví (histogram četnosti) Četnost Hraní her Psaní Videa Čtení Jiné Nevyplněno Graf 5: Charakteristika souboru respondentů podle typ činnosti trávené na PC, mobilu a tabletu. 18

20 Situace v rodině Rodiče Hlídají čas (četnost) Hlídají čas (relativní četnost) Hlídají obsah (četnost) Hlídají obsah (relativní četnost) Konflik s rodiči (četnost) Konflik s rodiči (relativní četnost) ANO ,1% ,5% ,8% NE ,0% ,3% ,6% Nevyplně 18 1,9% 49 5,3% 52 5,6% Celkem no ,0% ,0% ,0% Tabulka 5: Chrakteristika souboru respondentů podle vztahů v souvislosti s PC, mobilem nebo tabletem Rodiče, děti a PC (histogram četností) Četnost ANO NE Nevyplněno 0 Hlídají obsah (četnost) Hlídají čas (četnost) Konflik s rodiči (četnost) Graf 6: Charakteristika souboru respondentů podle vztahů s rodiči s v souvislosti PC, mobilem nebo tabletem. 19

21 Volný čas Volný čas Četnost Relativní četnost PC ,8% TV 15 1,6% Sport ,0% Hudba 59 6,3% Parta ,4% Rodina ,9% Příroda 28 3,0% Kniha 23 2,5% Jiné 19 2,0% Nevyplněno 23 2,5% Celkem ,0% Graf 7: Charakteristika souboru respondentů podle toho, jak by nejraději trávili svůj volný čas. Nejraději tráví volný čas (histogram četnosti) Četnost PC TV Sport Hudba Parta Rodina Příroda Kniha Jiné Nevyplněno Graf 8: Charakteristika souboru respondentů podle toho, jak by nejraději trávili volný čas. Průměrný počet hodin týdně podle věku, pohlaví a místa bydliště Bylo vytvořeno 5 věkových kategorií: 11, 12, 13, 14 a 15 let. Věk 16 a 17 nebyly přibrány do statistik, neboť jejich soubory respondentů byly malé: 6 respondentů pro věk 16 let a jeden respondent pro věk 17 let. Tři respondenti svůj věk vůbec neuvedli. Těchto deset respondentů však bylo přibráno do celkových statistik (nezávislých na věku). 20

22 Byly vypočteny směrodatné odchylky a spočítána četnost prvků v jednotlivých souborech podle věkové kategorie. Hodin týdně Věk Všichni Ženy Muži Vesnice Město 11 13,4 11,5 16,4 12,4 13, ,6 18,4 18,8 17,2 19, ,4 20,2 20,4 18,0 21, ,4 23,1 25,6 23,4 25, ,3 35,6 33,3 37,8 32,5 Všechen věk 22,8 21,9 23,3 21,7 23,2 Směrodatná odchylka Tabulka 6: Hodiny týdně strávené u PC, mobilu nebo tabletu průměrně, podle věku celkem a v závislosti na pohlaví a místě bydliště. Průměr a směrodatné odchylky pro kategorie pohlaví a místa bydliště bez rozlišení věku. Četnosti kategorií Věk Všichni Ženy Muži Vesnice Město Celkem Tabulka 7: Četnosti respondentů v jednotlikých kategoriích pro předchozí tabulku. 21

23 Průměrný počet hodin týdně podle věku 40,0 35,0 30,0 Hodin týdně 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0, Věk Graf 9: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů. 40,0 35,0 30,0 Průměrný počet hodin týdně podle věku Hodin týdně 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 Ženy Muži 0, Věk Graf 10: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů, rozdíly podle pohlaví. 22

24 Průměrný počet hodin týdně podle místa bydliště Hodin týdně 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 Vesnice Město 0, Věk Graf 11: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů, rozdíly podle místa bydliště. Průměrný počet hodin týdně v souvislosti se situací v rodině V následující tabulce jsou srovnáni respondenti podle toho, jaká je jejich situace v rodině ohledně trávení času u PC, mobilu nebo tabletu. Zvláštní sloupec tvoří "ideální rodina", která zahrnuje respondenty, kteří odpověděli: kontrola obsahu: ANO, kontrola času: ANO, konflikt s rodiči: NE. Představuje podle možností výběru ideální stav v domácnosti, kdy rodiče stanovili taková pravidla, která dítěti vyhovují a nepůsobí mezi nimi konflikt. Hodin týdně Kontrola času Kont. Obsahu Konflik Idealní Všichni Věk ANO NE ANO NE ANO t NE Rodina Všechen věk 11 14,1 12,8 12,4 12,7 14,4 12,1 12,1 13, ,5 21,8 14,6 21,4 21,8 17,0 12,4 18, ,1 22,5 16,8 23,0 20,7 20,0 15,4 20, ,6 27,1 20,7 25,8 28,0 23,2 17,0 24, ,2 36,2 27,3 37,9 33,6 35,4 19,4 34,3 19,2 26,1 17,7 25,8 24,0 22,2 14,7 22,8 Směr. odchylka Tabulka 8: Hodiny týdně strávené u PC, mobilu nebo tabletu průměrně, podle věku celkem a v závislosti na pohlaví a místě bydliště. Průměr a směrodatné odchylky pro kategorie podle situace v rodině. 23

25 Hodin týdně Kontrola času Kont. Obsahu Konflik Idealní Všichni Věk ANO NE ANO NE ANO t NE Rodina Všechen věk Tabulka 9: Četnosti respondentů v jednotlivých kategoriích pro předchozí tabulku. 40,0 35,0 30,0 Rodiče omezují čas strávený na PC Hodin týdně 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 ANO NE 0, Věk Graf 12: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů a podle toho, zda rodiče omezují čas strávený u PC, mobilu nebo tabletu. 24

26 Rodiče dohlíží na obsah času na PC Hodin týdně 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 ANO NE 0, Věk Graf 13: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů a podle toho, zda rodiče omezují obsah činností na PC, mobilu nebo tabletu. 40,0 35,0 30,0 Konflikt s rodiči Hodin týdně 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 ANO NE 0, Věk Graf 14: Průměrný počet hodin týdně v závislosti na věku respondentů a podle toho, zda mají děti s rodiči konflikt ohledně času tráveného na PC, mobilu nebo tabletu. 25

27 "Ideální rodina" Hodin týdně 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 Všichni Idealní rodina 0, Věk Graf 15: Průměrný počet hodin v závislosti na věku. Porovnání "Ideální rodiny" (viz výše) s celkovým souborem respondentů. Trávení času na počítači v závislosti na pohlaví a místě bydliště V následující tabulce jsem kromě četností přidal i procentuální vyjádření situace na vesnici a ve městě, neboť se počty respondentů obou skupin výrazně liší (vesnice 342, město 575), což není u kategorie pohlaví, kde jsou oba vzorky četnostně stejně zastoupeny. Kluci (četnost) Dívky (četnost) Město (četnost) Město % Vesnice (četnost) Vesnice % Hraní her ,3% ,8% Psaní ,4% ,8% Videa ,8% 72 21,1% Čtení ,2% 13 3,8% Jiné ,8% 9 2,6% Nevyplněn ,4% 10 2,9% o Tabulka 10: Četnosti způsobu trávení času na PC v závislosti na pohlaví a místě bydliště. Místo bydliště vyjádřeno i procentuálně. 26

28 Nejvíce času u PC tráví / podle pohlaví (histogram četností) Kluci (četnost) Dívky (četnost) Hraní her Psaní Videa Čtení Jiné Nevyplněno Graf 16: Četnosti nejčastějšího způsobu trávení volného času podle pohlaví. 40,0% 35,0% 30,0% Nejvíce času u PC tráví / podle bydliště (procentuální vyjádření) 25,0% 20,0% Město % Vesnice % 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% Hraní her Psaní Videa Čtení Jiné Nevyplněno Graf 17: Procentuální vyjádření způsobu trávení volného času podle místa bydliště. 27

29 Nejlepší volný čas v závislosti na pohlaví a místě bydliště Kluci (četnost) Dívky (četnost) Město (četnost) Město % Vesnice (četnost) Vesnice % PC ,0% 29 8,5% TV ,9% 4 1,2% Sport ,2% 86 25,1% Hudba ,0% 19 5,6% Parta ,7% ,0% Rodina ,4% 40 11,7% Příroda ,4% 13 3,8% Kniha ,6% 8 2,3% Jiné ,0% 13 3,8% Nevyplněno ,8% 7 2,0% Tabulka 11: Četnosti způsobu nejlépe tráveného volného času v závislosti na pohlaví a místě bydliště. Místo bydliště vyjádřeno i procentuálně. 250 Nejraději tráví volný čas / podle pohlaví (histogram četnosti) Kluci (četnost) Dívky (četnost) 50 0 PC TV Sport Hudba Parta Rodina Kniha Příroda Nevyplněno Jiné Graf 18: Nejlépe trávený čas podle respondentů v závislosti na pohlaví. 28

30 Nejraději tráví svůj volný čas / podle bydliště (procentuálně) 45,0% 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% Město % Vesnice % 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% PC TV Sport Hudba Parta Rodina Kniha Příroda Nevyplněno Jiné Graf 19: Nejlépe trávený volný čas podle respondentů v závislosti na místě bydliště, vyjádřeno procentuálně VYHODNOCENÍ HYPOTÉZ Pro všechny hypotézy uvažujeme hladinu významnosti α = 5%. Hypotézy byly zpracované v programu Excel s rozšířením Data Analysis. Hypotéza 1: Kluci tráví na PC, tabletu a mobilu statisticky významně více času než dívky. Hypotéza 0: Pohlaví nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. F stat = 1,19 > F krit = 1,17 : zamítám h0 : Rozptyly souborů nejsou stejné. Studentův T-Test pro dva nesourodé soubory: T hodnota T-Testu T stat = 1,08 > T krit = 1,96 Výsledek: Nezamítám H0 : pohlaví nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Tabulka 12: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy Hodin Dívky Kluci Stř. hodnota 22,0 23,5 Směrodatná odchylka 20,8 19,0 Pozorování

31 Hypotéza 2: Žáci ve městě tráví na PC, tabletu, mobilu statisticky významně více času než jejich vrstevníci na vesnici. Hypotéza 0: Bydliště (město/vesnice) nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. F stat = 0,78 < F krit = 0,85 : nezamítám h0 : Rozptyly souborů jsou stejné. Studentův T-Test pro dva sourodé soubory: Hodin Město Vesnice Stř. hodnota 23,3 21,9 Směrodatná 19,0 21,5 odchylka Pozorování Tabulka 13: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy 2. T hodnota T-Testu T stat = 0,97 < T krit = 1,96 Výsledek: Nezamítám H0 : bydliště (město/vesnice) nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Hypotéza 3: Se vzrůstajícím věkem se statisticky významně mění čas ztrávený za PC, mobilem nebo tabletem. Hypotéza 0: Věk nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Studentův T-Test pro zjištění významu korelace: T hodnota T-Testu T stat = 7,82 > T krit = 0,018 Výsledek: Zamítám H0 a ve prospěch H3 : Se vzrůstajícím věkem se statisticky významně mění čas ztrávený za PC, mobilem nebo tabletem. Další statistickou informací pro tento výsledek je Pearsonův koeficient korelace R = 0,25. Korelace se dá vyjádřit i regresní přímkou pro zjištění trendu. Rovnice této přímky je f(x) = 4,37x - 35,23, ye které je zajímavá hodnota 4,37, která nám vyjadřuje přibližný roční nárůst hodin týdně, které žák týdně stráví na PC, mobilu nebo tabletu. 30

32 120 Přímka lineární regrese 100 Hodin týdně f(x) = 4,37x - 35,23 20 Graf 20: Bodový graf závislosti věku na hodin týdně na PC, proložený lineární regresní přímkou. Hypotéza 4: Kluci tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu hraním her statisticky významně více času než dívky. Hypotéza 0: Pohlaví nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu hraním her. Vyhodnocení proběhlo pomocí kontingenčních tabulek skutečných a očekávaných četností, které jsou potom otestovány pomocí chí-kvadrát testu Věk Pravděpodobnost chyby při zamítnutí H4 je menší než hladina pravděpodobnosti. P χ stat = 8x10-44 < α = 0,05 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H4 : Kluci tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu hraním her statisticky významně více času než dívky. Hry Jiné Celkem Dívka Kluk Celkem Tabulka 14: Kontingenční tabulka skutečných četností odpovědí respondentů. Hry Jiné Celkem Dívka 149,2 286,8 436 Kluk 148,8 286,2 435 Celkem Tabulka 15: Kontingenční tabulka očekávaných četností. 31

33 Hypotéza 5: Dívky tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu psaním si s lidmi statisticky významně více času než kluci. Hypotéza 0: Pohlaví nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu psaním si s lidmi. Jiné Psaní Celkem Vyhodnocení proběhlo pomocí kontingenčních Dívka tabulek skutečných a očekávaných četností, které kluk Celkem jsou potom otestovány pomocí chí-kvadrát testu. Tabulka 16: Kontingenční tabulka skutečných Pravděpodobnost chyby při zamítnutí H4 je četností odpovědí respondentů. menší než hladina pravděpodobnosti. P χ stat = 4x10-32 < α = 0,05 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H5 : Dívky tráví svůj čas na PC, tabletu nebo mobilu hraním her statisticky významně více času než kluci. Hypotéza 6: Žáci, jimž rodiče omezují čas na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než žáci, jimž rodiče čas nekontrolují. Hypotéza 0: Kontrola času nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. P F stat = 3,6x10-15 < α = 0,05 : Zamítám h0 : Rozptyly souborů nejsou stejné. Studentův T-Test pro dva nesourodé soubory: T hodnota T-Testu T stat = 5,89 > T krit = 1,96 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H6 : Kontrola času na PC ze strany rodičů má statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Jiné Psaní Celkem Dívka 284,8 151,2 436 kluk 284,2 150,8 435 Celkem Tabulka 17: Kontingenční tabulka očekávaných četností. Hodin Kont. Čas Nekontrol. Stř. hodnota 18,9 26,2 Směrodatná odchylka Pozorování Tabulka 18: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy 6. 32

34 Hypotéza 7: Žáci, jimž rodiče omezují obsah činností na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než žáci, jimž rodiče obsah činností nekontrolují. Hypotéza 0: Kontrola obsahu ze strany rodičů nemá statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. Hodin K. obsah Nekontrol. Stř. hodnota 17,7 25,8 Směrodatná odchylka Pozorování Tabulka 19: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy 7. P F stat = 0 < α = 0,05 : Zamítám h0 : Rozptyly souborů nejsou stejné. Studentův T-Test pro dva nesourodé soubory: T hodnota T-Testu T stat = 6,92 > T krit = 1,96 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H7 : Kontrola obsahu činností na PC ze strany rodičů má statisticky významný vliv na dobu strávenou u PC, tabletu nebo mobilu. Hypotéza 8: Žáci, kteří jsou s rodiči ve sporu ohledně času tráveného na PC, tabletu nebo mobilu, na nich tráví statisticky významně méně času než žáci, kteří ve sporu nejsou. Hypotéza 0: Konflikt s rodiči ohledně doby trávené u PC, tabletu nebo mobilu nemá statisticky významný vliv na dobu, kterou žák u PC bude. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. P F stat = 0.92 > α = 0,05 : Nezamítám h0 : Hodin Konflikt Bez konfl. Stř. hodnota 24,3 22,0 Směrodatná odchylka Pozorování Tabulka 20: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy 8. Rozptyly souborů jsou stejné. Studentův T-Test pro dva sourodé soubory: T hodnota T-Testu T stat = 1,43 < T krit = 1,96 33

35 Výsledek: Nezamítám H0 : Konflikt s rodiči ohledně doby trávené u PC, tabletu nebo mobilu nemá statisticky významný vliv na dobu, kterou žák u PC bude. Hypotéza 9: Žáci, jimž rodiče omezují čas, omezují obsah a nejsou s nimi ve sporu ohledně jejich užívání PC, tabletu nebo mobilu, zde tráví statisticky významně méně času než v ostatních případech. Hypotéza 0: Žáci, jejichž rodiče kontrolují čas a obsah a zároveň s nimi nejsou v konfliktu ("ideální rodina") ohledně doby strávené na PC, netráví statisticky významně více či méně hodin u PC než žáci, kteří mají jinou situaci v rodině. Před Studentovým T-Testem, nejprve musíme provést F-Test: h0: Rozptyly souborů jsou stejné. h1: Rozptyly jsou různé. P F stat = 0 < α = 0,05 : Zamítám h0 : Rozptyly souborů jsou stejné. Hodin Ideál Ostatní Stř. hodnota 14,7 24,5 Směrodatná odchylka Pozorování Tabulka 21: Základní statistické informace o obou souborech hypotézy 9. Studentův T-Test pro dva sourodé soubory: T hodnota T-Testu T stat = 9,1 > T krit = 1,96 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H9 : Žáci, jimž rodiče omezují čas, omezují obsah a nejsou s nimi ve sporu ohledně jejich užívání PC, tabletu nebo mobilu, tráví na těchto médiích statisticky významně méně času než v ostatních případech. Hypotéza 10: Chlapci si statisticky významně více než dívky přejí trávit svůj volný čas na PC, tabletu nebo mobilu. Hypotéza 0: Kluci v porovnání s dívkami si nepřejí trávit statisticky významně více času u PC, mobilu nebo tabletu. Jiné PC Celkem Dívka Kluk Celkem Tabulka 22: Kontingenční tabulka skutečných četností odpovědí respondentů. Jiné Psaní Celkem Dívka 387,6 47,4 435 kluk 388,4 47,6 436 Celkem Tabulka 23: Kontingenční tabulka očekávaných četností. 34

36 Vyhodnocení proběhlo pomocí kontingenčních tabulek skutečných a očekávaných četností, které jsou potom otestovány pomocí chí-kvadrát testu. Pravděpodobnost chyby při zamítnutí H10 je menší než hladina pravděpodobnosti. P χ stat = 9,9x10-18 < α = 0,05 Výsledek: Zamítám H0 ve prospěch H10 : Kluci si statisticky významně více než dívky přejí trávit svůj volný čas na PC, tabletu nebo mobilu. 4. INTERPRETACE A KOMENTÁŘ K VÝSLEDKŮM 4.1. KOMENTÁŘE K HYPOTÉZÁM Pohlaví. V úvodu jsem psal, že ze zkušeností se mi jeví, že jsou na tom chlapci s netholismem hůře, protože si na ně rodiče více stěžují. Problém, kde zazní "počítač" a "děvčata", jakoby ani neexistoval, ale jak ukázaly i jiné studie (např. E. F. Gross 2004) i naše výsledky, co se týká času tráveného s novými medii, jsou na tom dívky stejně jako kluci. Neukázal se žádný statisticky významný rozdíl. Počty hodin ale nejsou jediný, ani hlavní ukazatel závislosti na internetu, a fakt, že chlapci a dívky zde tráví stejné množství času pořád může znamenat, že chlapci jsou na tom se závislostí hůře než dívky. V hypotézách 4 a 5 náš průzkum prokázal očekávanou spojitost mezi pohlavím a činnostmi na internetu. Chlapci obecně více hrají hry a dívky tráví svůj čas psaním si s lidmi (sociální sítě), což byl očekávaný výsledek a souhlasí i s jinými studiemi (TSITSIKA et al., 2012). Zajímavé je, že podle výzkumu jsou v nebezpečí netholismu více uživatelé sociálních sítí, jimž hrozí toto riziko již při 14 h týdně, kdežto hráčům her až při 18h týdně. Je tedy otázkou, zda by měla být pro rodiče přijatelnější dcera závislá na sociálních sítích než syn závislý na hrách. Z mé zkušenosti vyplývá, že méně je pro rodiče přijatelný syn - hráč, ale měli by být obezřetní i u dcery, která je v minimálně stejném nebo i větším nebezpečí na sociálních sítích. Hypotéza 10 nám potvrdila rozdíl mezi pohlavími ve způsobu jak trávit volný čas. Chlapci si ho statisticky významně více než dívky přejí trávit před displayem a jak je vidět v grafu 18., ten rozdíl je vícenásobný. Jak ukázala studie TSITSIKA et al. (2012) v závěru, dívky spojují své online aktivity s offline aktivitami (reálným životem a vztahy), kdežto pro kluky spíše než pro dívky je online svět jejich hlavním světem, kde získávají uznání a naplnění, které jim offline svět nepřináší. Zkrátka pro kluky je svět PC plnohodnotnou aktivitou, která naplňuje jejich potřeby realizace a někdy i socializace, ale pokud by si měla dívka vybrat jestli si bude 35

37 s kamarády chatovat nebo se s nimi reálně sejde, bude volit to druhé. Problémem ale je, že se těchto možností pro ni tolik nenabízí. Vesnice a město. Musim se přiznat, že před nastudováním literatury jsem hypotézu 2 považoval za stěžejn,í a přál jsem si, aby se ukázalo, že rozdíl mezi vesnicí a městem existuje. Chtěl jsem prokázat, že sociální prostředí má vliv na dobu trávenou u počítače. Vesnické prostředí je kulturně jiné a bývá spojeno i s jinou mentalitou rodičů. Nakonec se tento směr ukázal jako slepé rameno. Děti na vesnici možná nemají takovou možnost odpoledních kroužků jako ty ve městě, ale mají větší možnost venkovních a pomocných činností kolem domu. Statisticky nevýznamný rozdíl mezi městem a vesnicí nám také ukázal, že venkov je plně pokryt novými medii a minimálně ten chytrý telefon patří do standardní výbavy dnešního vesnického dospívajícího. Věk a doba před displayem. Čím jsou žáci starší, tím více času novými medii tráví. Statisticky prokazatelná korelace v hypotéze 3 mezi věkem a dobou u PC..., nám potvrdila naše očekávání. Podle našeho vzorku naroste průměrně každý rok denní užívání nových medií o 37 minut denně (4,47 hodin týdně). Je přirozené, že v tomto věku je člověk dravý po objevování světa i sama sebe a nová média jsou k tomu skvělým prostředkem. Zajímavé by bylo zjistit, jak jde vývoj dál. Jestli má po léta na střední škole a dál stejný lineární vývoj, nebo jestli bude klesat nebo stoupat. Rodiče a pravidla. Jak u rodin, kde se nějakým způsobem kontroluje čas, tak i u rodin, kde se kontroluje obsah činností na PC..., dochází ke statisticky významnému rozdílu vůči ostatním rodinám. Žáci z těchto rodin tráví měně času u nových medií. Tento rozdíl je v případě času o 7 hodin a v případě obsahu o 8 hodin méně (přibližně jedna hodina denně), oproti ostatním rodinám. Rozdíl bude dán samotnou kontrolou a nastavením hranic, ale také tím, že se rodiče o mediální svět svých dětí vůbec zajímají nebo vnímají ho jako nebezpečný nebo problematický. Takový rodič je sám buď nějakým způsobem zběhlý nebo se alespoň dobře informuje. Výskyt konfliktu v rodině, kdy si dítě přeje trávit na PC... více času, ale rodiče jsou proti, neprokázal statisticky významný rozdíl (hypotéza 8) v porovnání s jinými rodinami. Tento výsledek je zarážející, protože se musí jednat o rodiny, kde rodiče nějakým způsobem čas kontrolují, jinak by o tom nebyl spor. Pokud v tom spor je, tak nemá žádný vliv na počet hodin a dítě si prostě prosadí svou. 36

38 V rodinách, kde rodiče kontrolují čas i obsah a není konflikt, se dosahuje nejlepšího výsledku ze všech ostaních kategorií. Rodiče nastavili taková pravidla a nejspíš i nabízí dítěti takové offline aktivity, že nemá potřebu trávit u médií více času než rodiče nastavili. Tento rozdíl činí 10 hodin týdně (asi 1,5 denně). Tyto rodiny nejsou ani zas tak vzácné, tvoří asi 15% vzorku. To je celkem dobrá zpráva. Pokud bychom měli i například stáří rodičů, mohli bychom se dozvědět, zda se to týká jen rodičů mladších ročníků nebo i starších. Můj odhad je, že by se to týkalo rodin, kde jsou rodiče "internetoví domorodci" STATISTICKÉ ZAJÍMAVOSTI Průměrná doba. Průměrná doba trávení u nových medií je 22,8 hodin týdně (3h 15 minut denně), což v porovnání s čísly, které jsme zmiňovali v kapitole 1.2. (14 nebo 18h týdně), znamená, že většina respondentů je v nebezpečí závislosti. Samotný denní průměr je na zamyšlení. Kolik ve všední den muže mít žák volného času, když uvažujeme úkoly, kroužky, večeři, hygienu atd.? Minima a maxima. Zajímavým údajem je také směrodatná odchylka u celého vzorku rovna 20 hodinám, což znamená podle Gaussova rozdělení, že cca 95% vzorku spadá mezi 3-43 hodin týdně. To znamená, že mezi respondenty jsou v užívání nových medií velké rozdíly. Pokud začneme minimem, tak jen 7 respondentů označilo, že tráví na PC, tabletu nebo mobilu 0 hodin týdně. Tzn. nemají chytrý telefon a nejspíš ani počítač. Jejich rodina žije v analogovém světě starých medií. Do 3 hodin týdně spadá 28 respondentů. Do hranice 14 hodin týdně doporučené americkými pediatry se vejde 370 (asi 38%) respondentů. Tato hranice nám umožňuje vidět, jaký vzorek je v nebezpečí závislosti. Hranici více jak 43 hodin týdně (více jak 6hodin denně) překročilo 96 respondentů, cca 10% vzorku, o kterém můžeme přemýšlet jako o dětech ve větším nebezpečí závislosti. Mohli bychom mít podezření, že se jedná o hráče her, ale ti tvoří jen 30 respondentů z 96. Mentální hranici 100 hodin týdně (14hodin denně!) překročilo 11 respondentů z 930. Jedna respondentka vyplnila údaj 168 hodin. Volný čas. Přestože většina tráví svůj volný čas u displaye, 90% z nich si přeje tento čas trávit jinak: nejvíce s partou, sportem nebo s rodinou. Skupina, která si přeje trávit svůj čas u nových medií je zastoupena především hochy (v poměru 1 dívka ku 10 chlapcům, důvody viz 4.1.). Navozuje se otázka, proč mladí tráví tolik času u displaye, přestože by ho chtěli trávit jinak. Hraje zde roli především závislost nebo nedostatek příležitostí trávit čas jinak? V mé profesi 37

39 lektora se mi jednou po přednášce stalo, že za mnou přišla jedna maminka a řekla: "Já bych ho od monitoru vyhnala na hřiště před panelák, ale on tam nikdo není." Možnosti setkání s partou nebo neorganizovaného sportu už dnes nemusí být tak přístupné jako dřív. Čas trávení s rodinou zvláště o víkendech je nejspíš dětmi přijímaný kladně, ale vytvářet takové možnosti každý den není asi v silách rodičů. Pak je tu možnost vlivu závislosti. Z našeho výzkumu můžeme říci, že vzhledem k počtu hodin je asi dvě třetiny respondentů v nebezpečí této závislosti. Závislost je projevuje mimo jiné i tím, že člověk užívá drogu, i když by si přál dělat něco jiného. Odpověď na otázku, proč mladí tráví tolik času u displaye, přestože by ho chtěli trávit jinak, je nejspíš kombinací obou těchto faktorů: závislost a nedostatek alternativ. Jak silné jsou tyto faktory je za hranicí tohoto výzkumu a může být předmětem dalších studií. 5. ZÁVĚR V této práci jsem si kladl za cíl zjistit míru a okolnosti závislosti na nových mediích (tj. netholismu) na 2. stupni ZŠ v našem regionu. V teoretické částí jsem se zabýval pojmy "Nová média", "Netholismus" a jak to vše souvisí s pravidly, které dávají rodiče dětem. Ve výzkumné časti jsem zjišťoval, kolik hodin žáci u nových médií tráví, co tam nejčastěji dělají, jestli a jak jim do toho zasahují rodiče, a jestli si zde vlastně přejí čas trávit. Do toho jsem zjišťoval i další informace o respondentech: pohlaví, věk a bydliště. Pro tento účel jsem vytvořil deset hypotéz, pro jejichž vyhodnocení jsem sestavil anonymní dotazník. Ten jsem rozdával ve 6. až 9. třídách na ZŠ v okrese Ústí nad Orlicí a Svitavy. Vybral jsem 930 dotazníků, které jsem digitálně zpracoval. Výstupem byly popisné statistiky souboru respondentů. Chlapci i dívky tvořili přibližně polovinu souboru, nejčastější věk byl 13 let (304 respondentů), většina (572 respondentů) byla z města, dvě nejoblíbenější činnosti byly hraní her (33%) a psaní si s lidmi (34%). Přibližně 1/2 rodičů respondentů hlídá dětem čas u PC, přibližně 1/3 hlídá obsah činností, které na PC jejich děti dělají, a přibližně 1/5 dětí by si přála trávit více času na PC, ale rodiče jsou proti (konflikt v rodině). Přestože průměrný respondent tráví podstatnou část svého volného času na PC, tabletu nebo mobilu: 22,8 hodin týdně (3h 15 minut denně) jen přibližně 10% z nich si zde skutečně svůj volný čas přeje trávit. Dalším výstupem bylo vyhodnocení deseti stanovených hypotéz, které uvedu ve zjednodušené slovní formě (pozn. všechny výsledky jsou na hladině statistické významnosti rovné 5% a pla- 38

České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas

České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas Závěrečná zpráva z výzkumu, 5. května 2016 Nadace Proměny Karla Komárka Obsah závěrečné zprávy Představení výzkumu 3 7 Klíčová zjištění

Více

České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas

České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas České děti venku Reprezentativní výzkum, kde a jak tráví děti svůj čas Výběr klíčových výsledků výzkumu 5. května 2016 O nadaci Nadace Proměny Karla Komárka je soukromá nezisková organizace, která se zasazuje

Více

IT Fitness 2015 získané výsledky testování

IT Fitness 2015 získané výsledky testování IT Fitness 2015 získané výsledky testování Kapitola 1. Popis průběhu testování a testové baterie V závěru roku 2015 proběhlo veřejnosti přístupné testování znalostí v oblasti informačních a komunikačních

Více

Úvod. Základní informace o šetření

Úvod. Základní informace o šetření Úvod Stoupající význam nových informačních a komunikačních technologií (dále jen ICT) a jejich rostoucí vliv na ekonomiku a společnost zvýrazňuje potřebu tyto jevy statisticky zachycovat a analyzovat,

Více

Základní informace o šetření

Základní informace o šetření Úvod Stoupající význam nových informačních a komunikačních technologií (dále jen ICT) a jejich rostoucí vliv na ekonomiku a společnost zvýrazňuje potřebu tyto jevy statisticky zachycovat a analyzovat,

Více

Úvod. Základní informace o šetření

Úvod. Základní informace o šetření Úvod Stoupající význam nových informačních a komunikačních technologií (dále jen ICT) a jejich rostoucí vliv na ekonomiku a společnost zvýrazňuje potřebu tyto jevy statisticky zachycovat a analyzovat,

Více

Příloha tiskové zprávy Praha, 3. listopadu 2010. Děti a zájmová sdružení. Výsledky průzkumu a komentáře projekt Není nám to jedno!

Příloha tiskové zprávy Praha, 3. listopadu 2010. Děti a zájmová sdružení. Výsledky průzkumu a komentáře projekt Není nám to jedno! Příloha tiskové zprávy Praha, 3. listopadu 2010 Výsledky průzkumu a komentáře projekt Není nám to jedno! Děti a zájmová sdružení Otázka č. 1 - Navštěvuješ nějaký zájmový kroužek? Z výsledků průzkumu je

Více

Metodika komplexního hodnocení kvality DIGITÁLNÍ MÉDIA V ROCE 2015 PODLE REUTERS INSTITUTU

Metodika komplexního hodnocení kvality DIGITÁLNÍ MÉDIA V ROCE 2015 PODLE REUTERS INSTITUTU Metodika komplexního hodnocení kvality DIGITÁLNÍ MÉDIA V ROCE 2015 PODLE REUTERS INSTITUTU /VŠ V. Krasnický a tým KA05 1 Úvod Jak najít cestu ke své cílové skupině? Jak ji zaujmout? To jsou otázky, které

Více

PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE

PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE Náplní tohoto projektu byl prvotní průzkum, následné statistické zpracování dat a vyhodnocení. Data jsme získaly skrze internetový dotazník, který jsme rozeslaly

Více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více 9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme

Více

ALTERNATIVNÍ FORMY E-VÝUKY NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH S MOŽNOSTÍ POUŽITÍ V PRAXI

ALTERNATIVNÍ FORMY E-VÝUKY NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH S MOŽNOSTÍ POUŽITÍ V PRAXI ALTERNATIVNÍ FORMY E-VÝUKY NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH S MOŽNOSTÍ POUŽITÍ V PRAXI MARTINA KUDLÁČKOVÁ Abstrakt Práce je zaměřena na posuzování možností alternativních způsobů vzdělávání na vysokých školách v České

Více

POČÍTAČE A INTERNET v české společnosti

POČÍTAČE A INTERNET v české společnosti POČÍTAČE A INTERNET v české společnosti Šetření o využívání informačních a komunikačních technologií v domácnostech a mezi jednotlivci v roce 2003 Úvod V souvislosti s prudkým rozvojem tzv. informační

Více

Pro studenta ukončení studia, prokázání teoretických poznatků, schopnost práce s literaturou, prohloubení znalostí

Pro studenta ukončení studia, prokázání teoretických poznatků, schopnost práce s literaturou, prohloubení znalostí Absolventská práce Význam práce Pro studenta ukončení studia, prokázání teoretických poznatků, schopnost práce s literaturou, prohloubení znalostí Pro školu archivace, zdroj informací pro další studenty

Více

SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 2012 (Dotazník s filtry) IDENTIFIKACE Číslo okresu Číslo SO

SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 2012 (Dotazník s filtry) IDENTIFIKACE Číslo okresu Číslo SO SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 0 (Dotazník s filtry) IDENTIFIKACE okresu SO bytu domácnosti Čtvrtletí zařazení Filtr Mohu Vám položit několik otázek z oblasti

Více

Pořízení licencí statistického SW

Pořízení licencí statistického SW Pořízení licencí statistického SW Zadavatel: Česká školní inspekce, Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5 IČO: 00638994 Jednající: Mgr. Tomáš Zatloukal Předpokládaná (a maximální cena): 1.200.000 vč. DPH Typ

Více

5 Výsledky a diskuze. Tabulka 3 Zkušenost s první cigaretou

5 Výsledky a diskuze. Tabulka 3 Zkušenost s první cigaretou 5 Výsledky a diskuze Výsledky dotazníkového šetření byly zpracovány a jednotlivé položky byly seřazeny do tabulek a graficky znázorněny. Dotazník obsahoval 21 položek (Příloha 4). Zda již mají respondenti

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Semestrální práce z předmětu Statistika Téma: Průzkum o zahrádkářské soběstačnosti Studenti: Pavel Černý, Radek Čech Skupina: 2 31 Akademický rok:

Více

Monitoring MLÁDEŽ v Blatné 2015/2016

Monitoring MLÁDEŽ v Blatné 2015/2016 Monitoring MLÁDEŽ v Blatné 2015/2016 Obsah OBLASTI MONITORINGU...3 ZÁVĚRY MONITORINGU...4 KAPITOLA PRVNÍ: VŠEOBECNÉ ÚDAJE...8 KAPITOLA DRUHÁ: POTŘEBY A TENDENCE TRÁVENÍ VOLNÉHO ČASU (dále VČ)...10 KAPITOLA

Více

ČESKÁ REPUBLIKA A FLASH EUROBAROMETER 248

ČESKÁ REPUBLIKA A FLASH EUROBAROMETER 248 ČESKÁ REPUBLIKA A FLASH EUROBAROMETER 248 Jedním z nejaktuálnějších a zároveň velmi varovných příkladů mezinárodního srovnání chování v kyberprostoru mezi Českou republikou a jinými zeměmi Evropské unie

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Index tělesné hmotnosti, fyzická aktivita, spotřeba ovoce a zeleniny

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Index tělesné hmotnosti, fyzická aktivita, spotřeba ovoce a zeleniny Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 22. 12. 2010 70 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Index tělesné hmotnosti, fyzická aktivita,

Více

ANALÝZA VÝSLEDKŮ ZE ZÁVĚREČNÝCH ZPRÁV O PLNĚNÍ ŠKOLNÍCH PREVENTIVNÍCH STRATEGIÍ

ANALÝZA VÝSLEDKŮ ZE ZÁVĚREČNÝCH ZPRÁV O PLNĚNÍ ŠKOLNÍCH PREVENTIVNÍCH STRATEGIÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ ZE ZÁVĚREČNÝCH ZPRÁV O PLNĚNÍ ŠKOLNÍCH PREVENTIVNÍCH STRATEGIÍ VE ŠKOLÁCH A VE ŠKOLSKÝCH ZAŘÍZENÍCH VE ŠKOLNÍCH LETECH 21/22-211/212 Zpracoval: Odbor školství, mládeže a sportu, Krajský

Více

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

6. T e s t o v á n í h y p o t é z 6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně

Více

KOMENTOVANÁ ANALÝZA VÝSLEDKŮ

KOMENTOVANÁ ANALÝZA VÝSLEDKŮ Příloha č. 3 SOUHRNNÁ ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Pilotní ověřování organizace přijímacího řízení do oborů vzdělání s maturitní zkouškou s využitím centrálně zadávaných jednotných testů KOMENTOVANÁ ANALÝZA VÝSLEDKŮ

Více

SBORNÍK PRACÍ FILOZOFICKÉ FAKULTY BRNĚNSKÉ UNIVERZITY STUDIA MINORA FACULTATIS PHILOSOPHICAE UNIVERSITATIS BRUNENSIS P 14 / 2010.

SBORNÍK PRACÍ FILOZOFICKÉ FAKULTY BRNĚNSKÉ UNIVERZITY STUDIA MINORA FACULTATIS PHILOSOPHICAE UNIVERSITATIS BRUNENSIS P 14 / 2010. SBORNÍK PRACÍ FILOZOFICKÉ FAKULTY BRNĚNSKÉ UNIVERZITY STUDIA MINORA FACULTATIS PHILOSOPHICAE UNIVERSITATIS BRUNENSIS P 14 / 2010 Veronika Ježková Děti a volný čas Anotace Článek volně navazuje na předchozí

Více

UPLATNĚNÍ ABSOLVENTŮ FAKULTY TĚLESNÉ VÝCHOVY A SPORTU UNIVERZITY KARLOVY V PRAZE NA PRACOVNÍM TRHU

UPLATNĚNÍ ABSOLVENTŮ FAKULTY TĚLESNÉ VÝCHOVY A SPORTU UNIVERZITY KARLOVY V PRAZE NA PRACOVNÍM TRHU Studie UPLATNĚNÍ ABSOLVENTŮ FAKULTY TĚLESNÉ VÝCHOVY A SPORTU UNIVERZITY KARLOVY V PRAZE NA PRACOVNÍM TRHU Pavel Tilinger, Karel Kovář Úvod do problematiky Úspěšnost vysoké školy je v současnosti možné

Více

Přírodopis v očích žáků II. stupně základních škol

Přírodopis v očích žáků II. stupně základních škol Přírodopis v očích žáků II. stupně základních škol Hlavním cílem práce bylo zjistit postoje žáků druhého stupně základních škol k vyučovacímu předmětu Tento cíl byl dále rozvíjen dílčími cíli: 1. zjistit

Více

Úvod. Základní informace o šetření

Úvod. Základní informace o šetření Úvod Stoupající význam nových informačních a komunikačních technologií (dále jen ICT) a jejich rostoucí vliv na ekonomiku a společnost zvýrazňuje potřebu tyto jevy statisticky zachycovat a analyzovat,

Více

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily Testování hypotéz Testování hypotéz jsou klasické statistické úsudky založené na nějakém apriorním předpokladu. Vyslovíme-li předpoklad o hodnotě neznámého parametru nebo o zákonu rozdělení sledované náhodné

Více

Dotazníkové šetření Územní identita a občanská společnost v okresech Ústí nad Labem, Děčín, Teplice, Litoměřice

Dotazníkové šetření Územní identita a občanská společnost v okresech Ústí nad Labem, Děčín, Teplice, Litoměřice Závěrečná zpráva Dotazníkové šetření Územní identita a občanská společnost v okresech Ústí nad Labem, Děčín, Teplice, Litoměřice Zadavatel Ústecká komunitní nadace Kontaktní osoba Petr Veselý Zpracovatel

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: mojetehotenstvi.cz Měsíc: Listopad 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 99 3 Počet respondentů

Více

Studie mediální gramotnosti populace ČR

Studie mediální gramotnosti populace ČR Studie mediální gramotnosti populace ČR Mediální gramotnost osob starších 15 let Institut komunikačních studií a žurnalistiky květen 2016 Obsah 1 ÚVOD... 3 2 ZADÁNÍ... 4 3 HLAVNÍ ZÁVĚRY... 5 4 TEORETICKÉ

Více

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav regionálních a bezpečnostních věd Hasičský záchranný sbor Pardubického kraje

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav regionálních a bezpečnostních věd Hasičský záchranný sbor Pardubického kraje Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav regionálních a bezpečnostních věd Hasičský záchranný sbor Pardubického kraje Bc. Renáta Židková Diplomová práce 2014 PROHLÁŠENÍ Prohlašuji, že jsem

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: firmy.cz Měsíc: Leden 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 921 1 Počet respondentů N =9 (zavšechna

Více

Univerzita Pardubice. Fakulta filozofická

Univerzita Pardubice. Fakulta filozofická Univerzita Pardubice Fakulta filozofická Problematika vzdělávání Romů v České republice Kateřina Černá Bakalářská práce 2010 PROHLÁŠENÍ Prohlašuji, že tuto práci jsem vypracovala samostatně. Veškeré

Více

Analýza podpory žáků se speciálními vzdělávacími potřebami školy

Analýza podpory žáků se speciálními vzdělávacími potřebami školy Výstup projektu Systémová podpora inkluzivního vzdělávání v ČR Hlavní partner: Partneři: Analýza podpory žáků se speciálními vzdělávacími potřebami školy Autoři: Kateřina Brožová, Barbora Úlehlová Editace:

Více

ROZHODNUTÍ. pokutu ve výši 200 000 Kč

ROZHODNUTÍ. pokutu ve výši 200 000 Kč JEDN. IDENT.: RRTV-4987006 VÁŠ DOPIS ZN.: NAŠE Č. J.: RRTV/949/2016-RUD SP. ZN.: 2015/910/RUD/ABC ZASEDÁNÍ RADY: 6-2016/ poř.č. 21 ABC TV s.r.o. Poděbradská 777/9 19000 Praha Česká republika VYŘIZUJE:

Více

Matematická statistika

Matematická statistika Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické

Více

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ 1. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ Průvodce studiem Navážeme na předchozí kapitolu 11 a vysvětlíme některé statistické testy. Předpokládané znalosti Pojmy z předchozích kapitol. Cíle Cílem této kapitoly

Více

Analýza dotazníkového šetření mezi uživateli sociálních služeb

Analýza dotazníkového šetření mezi uživateli sociálních služeb Tento projekt je spolufinancován Evropskou unií Analýza dotazníkového šetření mezi uživateli sociálních služeb Analýza byla uskutečněna pro potřeby komunitního plánu sociálních služeb ve městě Berouně

Více

MAPA ŠKOLY PRO ZŠ 2015 SOUHRNNÉ VÝSLEDKY PRO RODIČE

MAPA ŠKOLY PRO ZŠ 2015 SOUHRNNÉ VÝSLEDKY PRO RODIČE Škola: Obec: Název: EFHO1 ZŠ, Komenského 163/2 69301 Hustopeče MAPA ŠKOLY PRO ZŠ 2015 SOUHRNNÉ VÝSLEDKY PRO RODIČE Tento list se stručným souhrnem výsledků z šetření Mapa školy 2014/15 je určen rodičům

Více

Domácnosti s vybranými informačními a komunikačními technologiemi

Domácnosti s vybranými informačními a komunikačními technologiemi Domácnosti s vybranými informačními a komunikačními technologiemi Graf 1: Domácnosti s počítačem (% domácností) celkem 65% 67% 59% 54% 48% 40% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Ve druhém čtvrtletí roku 2012

Více

Minimální preventivní program

Minimální preventivní program Minimální preventivní program PLÁN Škola: Základní škola Veselí nad Lužnicí, Čs. Armády 210, okres Tábor Školní rok: 2015/2016 Ředitelka školy: Mgr. Ilona Vránková Školní metodik prevence sociálně patologických

Více

VOLBY 2013 - LIBERECKÝ KRAJ

VOLBY 2013 - LIBERECKÝ KRAJ VOLBY 2013 - LIBERECKÝ KRAJ zpráva z předvolebního výzkumu veřejného mínění VOLEBNÍ POTENCIÁL STRAN a POSTOJ K NEMOCNIČNÍ PÉČI Období sběru dat:18. 9. 2013 23. 9. 2013 ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÉ INFORMACE

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Internet a PC Měsíc: Červenec 25 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 95

Více

Deváťáci před přihláškami. Studie Než zazvoní 9. února 2016

Deváťáci před přihláškami. Studie Než zazvoní 9. února 2016 Deváťáci před přihláškami Studie Než zazvoní 9. února 2016 Studie o výběru střední školy Tento dokument je veřejnou součástí širší dlouhodobé studie Než zazvoní, která mapuje proces rozhodování o výběru

Více

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza Přednáška 5 Výběrová šetření, Exploratorní analýza Pravděpodobnost vs. statistika Výběrová šetření aneb jak získat výběrový soubor Exploratorní statistika aneb jak popsat výběrový soubor Typy proměnných

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: inzerce-psu.com Měsíc: Duben 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 91 9 Počet respondentů N

Více

Analýza a vyhodnocení. zdravotního stavu. obyvatel. města TŘEBÍČ. Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem

Analýza a vyhodnocení. zdravotního stavu. obyvatel. města TŘEBÍČ. Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem Analýza a vyhodnocení zdravotního stavu obyvatel města TŘEBÍČ Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem MUDr. Stanislav Wasserbauer Hana Pokorná Jihlava, září 2012 Obsah: 1 Úvod...4

Více

1. KLÍČOVÁ ZJIŠTĚNÍ. 1.1. EU Kids Online šetření. 1.2. Klíčová zjištění

1. KLÍČOVÁ ZJIŠTĚNÍ. 1.1. EU Kids Online šetření. 1.2. Klíčová zjištění 1. KLÍČOVÁ ZJIŠTĚNÍ 1.1. EU Kids Online šetření Tato zpráva dává nahlédnout do základních zjištění z nového unikátního šetření navrženého a uskutečněného podle přesných standardů, daných EU Kids Online

Více

Metodický manuál. 16 18 let SPOLEČENSKO-VĚDNÍ ZÁKLAD. nástroje zdroje. aplikace TABLETY DO ŠKOL. Petr Kofroň

Metodický manuál. 16 18 let SPOLEČENSKO-VĚDNÍ ZÁKLAD. nástroje zdroje. aplikace TABLETY DO ŠKOL. Petr Kofroň Metodický manuál pro nástroje, zdroje a aplikace využitelných v oborové výuce TABLETY DO ŠKOL POMŮCKA PRO PEDAGOGA VE SVĚTĚ DIGITÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ Metodický manuál SPOLEČENSKO-VĚDNÍ ZÁKLAD 16 18 let nástroje

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: volny.cz Měsíc: Leden 01 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 60 6 Počet respondentů N =99 (zavšechna

Více

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika? Organizační pokyny k přednášce Matematická statistika 2012 2013 Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta UK hudecova@karlin.mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: hokej.cz Měsíc: Listopad 202 Základní informace Velikost internetové populace ČR 08 52 Počet respondentů N =2

Více

Médium N=99 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 23 398 Reach(%) 0.35. PV(počet) (od všech návštěvníků) 757 736 GRP(%) 8.

Médium N=99 Total (zavšechna měřená média) N=22800 RU(počet) 23 398 Reach(%) 0.35. PV(počet) (od všech návštěvníků) 757 736 GRP(%) 8. SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: nhl.cz Měsíc: Listopad 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 08 3 Počet respondentů N=99 (zavšechna

Více

Žáci a ICT. Sekundární analýza výsledků mezinárodních šetření ICILS 2013 a PISA 2012

Žáci a ICT. Sekundární analýza výsledků mezinárodních šetření ICILS 2013 a PISA 2012 Žáci a ICT Sekundární analýza výsledků mezinárodních šetření ICILS 2013 a PISA 2012 Praha, květen 2016 Česká republika se již více než 20 let pravidelně účastní mezinárodních šetření v oblasti vzdělávání.

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: recepty.eu Měsíc: Duben 21 Základní informace Velikost internetové populace ČR 91 9 Počet respondentů N= (zavšechna

Více

21. INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE

21. INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE 21. INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE Pojem informační a komunikační technologie (dále jen ICT) obecně zahrnuje technologie, jako jsou mobilní telefony, počítače, internet a s nimi spojené systémy,

Více

Porovnání vztahu u itel k informa ním a komunika ním technologiím mezi roky 2004 a 2014

Porovnání vztahu u itel k informa ním a komunika ním technologiím mezi roky 2004 a 2014 Miroslav CHRÁSKA Univerzita Palackého v Olomouci, eská Republika Porovnání vztahu u itel k informa ním a komunika ním technologiím mezi roky 2004 a 2014 Úvod cíl výzkumu Hlavním cílem srovnávacího výzkumubylo

Více

MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test

MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test c 2007 Kompost 1 MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test Jestliže při testování výsledek (hodnota testového kritéria) padne do kritického oboru: a) musíme nově formulovat nulovou hypotézu,

Více

SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 2011. (Dotazník s filtry)

SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 2011. (Dotazník s filtry) SEZNAM OTÁZEK PRO ŠETŘENÍ DOMÁCNOSTÍ O VYUŽÍVÁNÍ INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ 0 (Dotazník s filtry) Filtr Číslo otázky Otázka a odpovědi Mohu Vám položit několik otázek z oblasti informačních technologií?

Více

3. Vlastnická struktura domů a právní důvody užívání bytů

3. Vlastnická struktura domů a právní důvody užívání bytů 3. Vlastnická struktura domů a právní důvody bytů Zjišťování druhu vlastníka domů a právního důvodu bytů má při sčítání domovního a bytového fondu dlouhou tradici. Dotaz na vlastníka domu se poprvé objevil

Více

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36. Oponenti: Patrik Novotný 2-36. Jakub Nováček 2-36. Click here to buy 2

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36. Oponenti: Patrik Novotný 2-36. Jakub Nováček 2-36. Click here to buy 2 Semestrální projekt do předmětu Statistika Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36 Oponenti: Patrik Novotný 2-36 Jakub Nováček 2-36 Úvod Pro vypracování projektu do předmětu statistika jsem si zvolil průzkum kvality

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Prosinec 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 716 491 Počet respondentů (zavšechna

Více

Psychologické dny: Já & my a oni Psychodiagnostika

Psychologické dny: Já & my a oni Psychodiagnostika Převod a možnosti využití britské diagnostické metody Nottingham adjustment scale v psychologické praxi pro klienty se zrakovým postižením v České republice Tereza Kimplová Katedra pedagogické a školní

Více

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120 KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Charakteristiky variability Mgr. Jakub Němec VY_32_INOVACE_M4r0120 CHARAKTERISTIKY VARIABILITY Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků.

Více

PŘÍSPĚVEK K TÉMATU ADAPTACE ŽÁKŮ Z ODLIŠNÉHO SOCIOKULTURNÍHO PROSTŘEDÍ NA NĚKTERÝCH ZÁKLADNÍCH ŠKOLÁCH V PRAZE

PŘÍSPĚVEK K TÉMATU ADAPTACE ŽÁKŮ Z ODLIŠNÉHO SOCIOKULTURNÍHO PROSTŘEDÍ NA NĚKTERÝCH ZÁKLADNÍCH ŠKOLÁCH V PRAZE PŘÍSPĚVEK K TÉMATU ADAPTACE ŽÁKŮ Z ODLIŠNÉHO SOCIOKULTURNÍHO PROSTŘEDÍ NA NĚKTERÝCH ZÁKLADNÍCH ŠKOLÁCH V PRAZE Libor Berný, Karel Opočenský, Gabriela Šumavská Abstrakt: Příspěvek je zaměřen na žáky ve

Více

Obsah. Předmluva 9 Poděkování 10. Statistické pojmy

Obsah. Předmluva 9 Poděkování 10. Statistické pojmy Obsah Předmluva 9 Poděkování 10 PRVNÍ ČÁST Statistické pojmy Kapitola 1 Základy matematiky 13 Množiny 13 Souvislosti a statistické funkce 16 Čísla 20 Rovnice o jedné neznámé 23 Jednoduché grafy 26 Modelování,

Více

STÁRNOUCÍ POPULACE OSTRAVY SOUČASNÝ STAV A OČEKÁVANÝ VÝVOJ

STÁRNOUCÍ POPULACE OSTRAVY SOUČASNÝ STAV A OČEKÁVANÝ VÝVOJ STÁRNOUCÍ POPULACE OSTRAVY SOUČASNÝ STAV A OČEKÁVANÝ VÝVOJ Oldřich Solanský Abstrakt Uvedený příspěvek je stručnou analýzou současného stavu populace v Ostravě a výhledem věkového složení obyvatel tohoto

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti.

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti. SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: novinky.cz rubrika Zena Deti Měsíc: Červenec 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 95 57 Počet

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Finance media a.s. Měsíc: Leden 010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 1 80 Počet respondentů

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 analýza závislostí kontingenční tabulky test závislosti v kontingenční tabulce analýza rozptylu regresní analýza lineární regrese Analýza závislostí Budeme ověřovat existenci

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: turistika.cz Měsíc: Srpen 5 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 57 6 Počet respondentů N =

Více

Analýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO23 2010/11

Analýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO23 2010/11 Analýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO23 2010/11 Zpracoval: www.scio.cz, s.r.o. (15. 2. 2012) Datové podklady: výsledky a dotazníky z PRO23, test čtenářské gramotnosti, www.scio.cz, s.r.o.

Více

Digitalizace televizního vysílání. V. Vlna

Digitalizace televizního vysílání. V. Vlna Digitalizace televizního V. Vl Zpráva z výzkumu Kolesárová, Tomek Sběr data STEM/MARK, a.s. Praha červenec Obsah. Základní informace o výzkumu. Informovanost o m televizním. Technické parametry příjmu

Více

VYHODNOCENÍ STUDIE, KTEROU MEZI ŠÉFY MARKETINGU VÝZNAMNÝCH FIREM PŮSOBÍCÍCH NA ČESKÉM TRHU REALIZOVALA AGENTURA OGILVY & MATHER

VYHODNOCENÍ STUDIE, KTEROU MEZI ŠÉFY MARKETINGU VÝZNAMNÝCH FIREM PŮSOBÍCÍCH NA ČESKÉM TRHU REALIZOVALA AGENTURA OGILVY & MATHER DĚTI A REKLAMA STUDIE VYHODNOCENÍ STUDIE, KTEROU MEZI ŠÉFY MARKETINGU VÝZNAMNÝCH FIREM PŮSOBÍCÍCH NA ČESKÉM TRHU REALIZOVALA AGENTURA OGILVY & MATHER listopad 2014 Studie: Děti a reklama, listopad 2014

Více

2. KNIHY A TISK. Tabulka 1 Vymezení oblasti knih a tisku podle klasifikace NACE

2. KNIHY A TISK. Tabulka 1 Vymezení oblasti knih a tisku podle klasifikace NACE 2. KNIHY A TISK Tabulka 1 Vymezení oblasti knih a tisku podle klasifikace NACE NACE EKONOMICKÁ ČINNOST 58.11 Vydávání knih 58.13 Vydávání novin 58.14 Vydávání časopisů a ostatních periodických publikací

Více

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Bobtnání dřeva Fyzikální vlastnosti dřeva Protokol č.3 Vypracoval: Pavel Lauko Datum cvičení: 24.9.2002 Obor: DI Datum vyprac.: 10.12.02 Ročník: 2. Skupina:

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Digitalizace televizního vysílání. IV. Vlna

Digitalizace televizního vysílání. IV. Vlna Digitalizace ho vysílání IV. Vl Zpráva z výzkumu Kolesárová, Tomek Sběr data STEM/MARK, a.s. Praha prosinec Obsah. Základní informace o výzkumu. Informovanost o m m vysílání. Technické parametry příjmu

Více

Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky

Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Podpora kreslení všech typů značek liniového charakteru v AutoCADu podle ČSN 01 3411 v jazyce C# Luděk Špetla Bakalářská práce 2009 Prohlašuji:

Více

PRACOVNÍ ŽIVOT V SOUČASNÉ ČESKÉ SPOLEČNOSTI

PRACOVNÍ ŽIVOT V SOUČASNÉ ČESKÉ SPOLEČNOSTI PRACOVNÍ ŽIVOT V SOUČASNÉ ČESKÉ SPOLEČNOSTI Hana Víznerová, Marta Vohlídalová V současných vyspělých západních společnostech, v nichž je ekonomické zajištění rodiny závislé na participaci (obou) partnerů

Více

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ FIGALA V. a), KAFKA V. b) a) VŠB-TU Ostrava, FMMI, katedra slévárenství, 17. listopadu 15, 708 33 b) RACIO&RACIO, Vnitřní

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: Měsíc: Leden 2015 Základní informace Velikost internetové populace ČR 7 071 087 Počet respondentů (zavšechna

Více

Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015. Mgr. Martin Úlovec

Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015. Mgr. Martin Úlovec Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015 Mgr. Martin Úlovec Praha 2015 1 OBSAH 1. Úvodní poznámky... 3 2. Nezaměstnanost absolventů škol a hospodářská krize... 4 3. Počty

Více

Výsledek dotazníku - "Klima školy - žáci"

Výsledek dotazníku - Klima školy - žáci Výsledek dotazníku - "Klima školy - žáci" Tabulka 1 Přehled dle kategorií [%] ne ne Prostředí, materiální zázemí 54,2 31,8 2,5 8,6 2,8 81,5 % Lidé 35,7 43,2 11,1 7,9 2,0 75,7 % Komunikace, vztahy 37,2

Více

Informační a komunikační technologie v českých domácnostech

Informační a komunikační technologie v českých domácnostech Informační a komunikační technologie v českých domácnostech Historicky poprvé přesáhl v roce 2014 podíl domácností vybavených počítačem a internetem hranici 70 %. Pouze 10 tisíc domácností bylo vybaveno

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: omlazeni.cz Měsíc: Duben 200 Základní informace Velikost internetové populace ČR 7 90 Počet respondentů N =000

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: sportovninoviny.cz. Říjen 2011

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice. Název média: sportovninoviny.cz. Říjen 2011 SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: sportovninoviny.cz Měsíc: Říjen 0 Základní informace Velikost internetové populace ČR 6 79 9 Počet respondentů

Více

Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích

Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích Firková, L. 1), Kafka, V. 2), Figala, V. 3), Herzán, M. 4), Nykodýmová, V. 5) 1) VŠB

Více

ICILS 2013 VÝSLEDKY Z PILOTNÍHO ŠETŘENÍ

ICILS 2013 VÝSLEDKY Z PILOTNÍHO ŠETŘENÍ ICILS 2013 VÝSLEDKY Z PILOTNÍHO ŠETŘENÍ Mezinárodní šetření počítačové a informační gramotnosti Praha, listopad 2012 ŠKOLNÍ ZPRÁVA Základní škola Jih, Komenského 459, Mariánské Lázně KÓD VAŠÍ ŠKOLY: S15

Více

STUDENT NAŠÍ ŠKOLY VYHRÁL ELEKTROTECHNICKOU OLYMPIÁDU

STUDENT NAŠÍ ŠKOLY VYHRÁL ELEKTROTECHNICKOU OLYMPIÁDU STUDENT NAŠÍ ŠKOLY VYHRÁL ELEKTROTECHNICKOU OLYMPIÁDU Strouhal Martin Student 2.D Martin je na naší škole něco přes rok a půl, přesto toho již stihl hodně. V roce 2014 se stal druhým nejlepším studentem

Více

Dynamické metody pro predikci rizika

Dynamické metody pro predikci rizika Dynamické metody pro predikci rizika 1 Úvod do analýzy časových řad Časová řada konečná posloupnost reálných hodnot určitého sledovaného ukazatele měřeného v určitých časových intervalech okamžikové např

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: smsbrana.cz Měsíc: Prosinec 200 Základní informace Velikost internetové populace ČR 982 Počet respondentů N =8

Více

Údaje o rozšíření používání ICT v závislosti na pohlaví sledovaných jednotlivců najdete v publikaci: Zaostřeno na ženy a muže 2013.

Údaje o rozšíření používání ICT v závislosti na pohlaví sledovaných jednotlivců najdete v publikaci: Zaostřeno na ženy a muže 2013. Český statistický úřad sleduje podrobné údaje o jednotlivcích používajících vybrané informační a komunikační technologie prostřednictvím samostatného ročního statistického zjišťování: Výběrové šetření

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: ihned.cz Měsíc: Duben 010 Základní informace Velikost internetové populace ČR 73 90 Počet respondentů N =893

Více

Realita všedního dne, nebo sci-fi?

Realita všedního dne, nebo sci-fi? Škodlivý kód a počítačová bezpečnost Roman Bartoš Realita všedního dne, nebo sci-fi? J e 19.53, zapínám počítač a čekám, až budu moci spustit internetový prohlížeč a zaplatit přes internet ty zpropadené

Více

TISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění, Sociologický. Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Volný čas

TISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění, Sociologický. Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Volný čas TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: gabriela.samanova@soc.cas.cz Volný čas Technické parametry Výzkum: Naše

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 10. Mgr. David Fiedor 27. dubna 2015 Nelineární závislost - korelační poměr užití v případě, kdy regresní čára není přímka, ale je vyjádřena složitější matematickou funkcí

Více

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice

SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice SPIR NetMonitor Výzkum sociodemografie návštěvníků internetu v České Republice Název média: financninoviny.cz Měsíc: Říjen 011 Základní informace Velikost internetové populace ČR 79 9 Počet respondentů

Více

Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10

Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10 Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10 Abstrakt Tato práce se zabývá novým grafickým uživatelským rozhraním, který se objevil s nástupem Microsoft

Více